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2025-05-10 · 17:30:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Girona)
62.4%
Match nul
17.5%
Extérieur (Villarreal)
20.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
73.3%
L2M (No)
26.7%
Over 2.5
79.6%
Under 2.5
20.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
75.7%
DNB Extérieur
24.3%
Double Chance 1X
80.0%
Double Chance 12
82.5%
Double Chance X2
37.6%

Top 5 scores prédits

2 - 1
8.1%
3 - 1
7.3%
2 - 2
6.2%
1 - 1
6.1%
3 - 2
5.6%

Score réel 0-1 : pas dans le top 5 prédit. Cas typique d'un score "long tail" de la distribution de Poisson — le modèle privilégie les scores serrés.

Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)

1X2 — marge bookmaker : 4.8%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Girona)62.4%32.3%+30.1 pt
Match nul17.5%26.7%-9.2 pt
Extérieur (Villarreal)20.0%40.9%-20.9 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.579.6%58.3%+21.3 pt
Under 2.520.4%41.7%-21.3 pt

Probas marché obtenues en inversant les cotes (`1/cote`) et en normalisant pour retirer la marge bookmaker.

Performance modèle sur ce match

Proba modèle au résultat réel
20.0% (FTR = A)
Brier 1X2
1.0603 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.6084 (0 = parfait, ~1.099 = pur hasard)

Interprétation : si le modèle avait dit "100% pour le bon résultat", Brier et log-loss seraient à 0. Plus la proba au résultat réel est haute, plus ces 2 scores sont bas. Permet de juger objectivement le modèle sur CE match précis (vs juste argmax / vrai-faux).

Méthode & sources

Modèle
dc-baseline-v1
xi (pondération)
0.003000
Source données
football-data.co.uk (CSV historique, closing odds moyennes du marché)
Train
4 saisons (2020-21 → 2023-24), pondération temporelle exponentielle